# matlotblib:python的绘图库，做数据可视化表
#目前存在的问题
# 1设置图片大小
# 2.保存本地
# 3.描述信息（xy轴代表什么）
# 4.调整xy的刻度的间距
# 5.线条的样式
# 6.标记处特殊的点
# 7.给别人添加一个水印
import matplotlib.pyplot as  plt
fig = plt.figure(figsize=(16,8),dpi=80)   #dpi 设置dpi精度  figsize设置图片的大小

x=range(2,26,2)
y=[15,13,15.5,17,20,25,26,26,24,22,18,15]

# 第一代设绘制刻度   plt.xticks(range(0,20,3))  #绘制x轴的刻度   range里面是3，30 的话 刻度就是2—29
_xtick_labels =  [i/2 for i in range(4,49)]
plt.xticks(_xtick_labels[::3])   #设置步长
plt.yticks(range(min(y),max(y)+1))   #绘制y轴刻度


# plt.savefig("./t1.png")                             #保存

plt.plot(x,y)   #绘图以及展示
plt.show()

# 以下是 Matplotlib 常用的一些方法：
#
# plt.plot(x, y)：基于 x 和 y 绘制线形图
# plt.scatter(x, y)：绘制散点图
# plt.bar(left, height)：绘制垂直柱状图
# plt.hist(data, bins)：绘制直方图
# plt.pie(data)：绘制饼图
# plt.boxplot(data)：绘制箱线图
# plt.subplot(nrows, ncols, index)：将画布分成 nrows 行，ncols 列，index 代表当前子图的位置
# plt.title()：设置标题
# plt.xlabel()：设置 x 轴标签
# plt.ylabel()：设置 y 轴标签
# plt.xlim()：设置 x 轴的显示范围
# plt.ylim()：设置 y 轴的显示范围
# plt.xticks()：设置 x 轴的刻度
# plt.yticks()：设置 y 轴的刻度
# plt.legend()：添加图例
# plt.grid()：添加网格线
# plt.subplots_adjust()：调整子图的间距
# plt.savefig()：保存图像